Vamos a presentar primero a César Muñoz,
que nos hablará sobre cómo enseñar con la IA
desde una visión más crítica, de pensamiento crítico,
a través de unas experiencias que hemos puesto en marcha o ha puesto
en marcha en colaboración con otros profesores
y para las que también ha utilizado determinadas herramientas que yo creo
que os pueden servir.
Además, César es profesor contratado doctor,
pero recientemente acreditado a titular,
así que le damos la enhorabuena en este instante,
muy recientemente.
Y yo creo que nos va a trasladar su experiencia,
porque es además coordinador del proyecto de innovación docente,
la mejora del engagement y el rendimiento académico
mediante el uso de la IA en las pruebas
de evaluación continua, ámbito en el que todos nos movemos.
Y además colabora y es miembro del grupo de investigación
FINRES.
Cuando quieras, César.
¿Se me oye?
A ver, porque esto.
Aquí.
Muchas gracias, Marta.
Agradeceros también a los aquí presentes.
Bueno, os voy a comentar un poco el recorrido de la sesión
que vamos a hacer hoy.
Como punto de partida vamos a hablar un poco de la inteligencia artificial
y la educación.
Comentaremos un poco los paradigmas actuales,
qué transformaciones hay en el mercado laboral
y en base a esto haremos una propuesta sobre el papel que creo
que debería jugar la universidad.
Que creolo digo porque lo que voy a decir yo es.
Aunque hable en plural,
únicamente mío y la gente que está dentro de investigación,
y no de Juan Diego,
que se hablará después.
Después hablaremos de la importancia del pensamiento crítico en entornos
mediados por IA,
y os presentaré una investigación cualitativa que hemos hecho
a una serie de expertos pedagógicos,
en el cual tenemos una serie de consensos.
Y luego, como bien ha dicho Marta,
hablaré un poco sobre el proyecto de innovación docente,
que es una intervención docente con inteligencia artificial,
en un APEC.
Y finalmente bajaremos un poco al terreno práctico
y haremos una especie de taller
en el cual veremos diferentes herramientas
que nos pueden servir para los docentes.
A ver cómo vamos de tiempo.
En primer lugar, os quería preguntar a los aquí presentes
desde dónde miráis la IA en la educación.
Es decir, si os consideráis tecno-optimistas,
consideráis que es una forma eficiente
de personalizar el aprendizaje, o sois más tecno-pesimistas,
consideráis que se está perdiendo un poco el proceso cognitivo,
Y los riesgos éticos.
Si tenéis que levantar la mano,
¿quién habría que sería tecno-optimista?
Bueno, mayoría de tecno-optimistas
y creo que por ahí están los tecno-pesimistas.
Las dos cosas.
Luego hablará aquí el coordinador de grado
sobre esa parte pesimista.
En mi caso, yo voy a presentar un enfoque tecnoconstructivo.
O sea, no vamos a hablar del debate
no va a ser si IA sí o IA no, sino cómo y para qué la usamos.
Es decir,
en qué condiciones concretas la IA va a mejorar el aprendizaje.
¿Con qué objetivo?
Pues va a ser con el objetivo de pensar qué tipos
de egresados queremos formar en el futuro.
Y para ello vamos a hablar de dos paradigmas.
Podríamos hablar de lo que es enseñar a través de IA
y lo que es enseñar con IA.
Cuando hablamos de enseñar a través de IA,
hablamos de que la IA dirige el aprendizaje,
es decir, dirige el itinerario,
dirige qué ejercicio viene, corrige, genera una serie de feedback
y recomienda unos recursos.
Esto en plataformas e-learning,
y me consta que ya lo hacen otros competidores,
pues lo que tienen es tutores inteligentes que corrigen pruebas,
analíticas que detectan diferentes riesgos de abandono
y en función de ello pueden incluso proponer una serie
de recursos que sean más amables,
chatbots que se utilizan para responder preguntas frecuentes
o cuestiones administrativas y liberan un poco al docente.
Esto genera una serie de ventajas.
Evidentemente que es que permite una mayor personalización,
adapta eficazmente los contenidos y optimiza un poco los recursos.
Pero ya veo aquí a los tecnopesimistas
que están pensando un poco en los riesgos,
porque el estudiante pierde un poco ese control de su aprendizaje
y queda un poco subordinado a unas lógicas algorítmicas
que en muchos casos pueden no responder a criterios pedagógicos
o equitativos.
Entonces, vamos a hablar más aquí del enfoque que tiene
que ver de enseñar con IA.
Es decir, la IA no dirige, sino mediación.
Es una mediadora.
Es decir, vamos a incorporar herramientas,
pero las tareas van a ir diseñadas por los docentes.
Entonces, el estudiante sí que la puede usar para hacer
borradores, para hacer ejemplos, para buscar ideas,
pero aquí lo importante es qué hace con el resultado final que tiene,
es decir, cómo interpreta ese output,
cómo lo transforma y qué puede hacer.
¿Qué tipos de herramientas hay aquí?
Pues aquí podemos hablar de que se puede utilizar la IA
como un sparring cognitivo, es decir,
utilizarla como un conversador con el que el estudiante
va a argumentar y va a pensar críticamente.
Y aquí os quería presentar,
que seguramente ya los conocéis todos,
sobre el Laboratorio de Tecnologías Educativas Emergentes,
pues muchas de las aplicaciones que ya existen.
Por ejemplo, está el chat socrático,
que es ese de ahí abajo, el que está en amarillo,
donde uno puede charlar con un experto.
Uno podría estar charlando con ManQ
o podría estar charlando con cualquier investigador
y en función a sus determinadas posibilidades ir preguntándole
y a partir de ahí ir aprendiendo.
También hay otras
que son simulaciones de entornos profesionales.
Entonces, pues a uno le puede poner una crisis de reputación que tenga
que ver incluso con responsabilidad social corporativa
y a partir de ahí, pues con un caso práctico,
pues observar qué cosas puede hacer.
Hay muchas aplicaciones que se pueden ir utilizando.
También hay juegos, trivial y demás.
Bien, pero esto tiene que ir con una idea que es más relacionada
con el aprendizaje por el proceso y no pensar tanto en el resultado.
Es decir, que los estudiantes registren un poco los prompts,
analicen las respuestas,
identifiquen los sesgos y contrasten con fuentes
verificadas.
Es decir, vamos a buscar un estudiante que justifique
y que acepte, que corrige dentro de todo ese proceso
mientras está aprendiendo con la IA dentro de esa mediación en función
de una serie de prácticas que haya realizado el docente.
¿Por qué es importante esto
como universidad?
Bueno, pues si nos vamos
a las transformaciones que existen en el mercado laboral,
observamos, esto es datos del Foro Económico Mundial,
que una de las competencias más demandadas por los empleadores es
el pensamiento computacional.
Es decir,
cada vez más la automatización avanza sobre tareas rutinarias
que tienen que ver con procesamiento de datos, incluso ya
con el análisis conceptual.
Entonces, cuando se busca un profesional,
lo que se demanda en él es que tenga un análisis crítico
un juicio profesional contextualizado y, sobre todo,
que si va a asesorar de forma ética,
pues que se responsabilice de esas determinadas decisiones.
Entonces, si nosotros somos capaces de darle ese valor
añadido a nuestros egresados,
que ya no va a ser tanto que aprendan de IA, de determinadas herramientas,
sino que aprendan a resolver outputs que vengan a partir de la IA,
pues les estamos dando una posibilidad grande.
Si estuviésemos hablando de contabilidad,
ya que aquí no hay uno, pues no hay nadie de contabilidad.
Bueno, Sí, sí, tenemos a Laura, pero bueno,
no tanto de contabilidad.
Pues claro, quizás ya no se va a demandar tanto
que se aprenda a hacer una serie de asientos,
porque en un futuro van a estar directamente automatizados
o van a tener otros perfiles que no van a ser universitarios
que se van a dedicar a saber utilizar determinadas herramientas
para conseguir esos resultados contables,
pero sin embargo sí se van a demandar profesionales
que puedan detectar inconsistencias, que puedan evaluar riesgos,
que puedan hacer contabilidad analítica
que vean cuando las cifras no encajan,
entonces las empresas en un determinado momento
tendrán su proceso automatizado y cuando haya un problema
irán a alguien de un asesoramiento externo
que se tendrá que responsabilizar un poco de las decisiones
que la tecnología ha sugerido.
Entonces, aquí es importante definir
que si solo enseñamos de herramientas de inteligencia artificial,
vamos a formar perfiles que saben de tecnología,
pero que no necesariamente van a saber utilizarla
con un criterio profesional para saber supervisar,
interpretar y responsabilizarse de esas decisiones.
Entonces, más allá de estas herramientas,
de enseñar de IA,
que está liderado hoy por las principales empresas
que van a centrarse siempre en lo que se denomina Prone Engineering,
en ingeniería de Prone, en automatización y uso instrumental
de esas herramientas.
Buscamos también enseñar sobre la IA,
es decir,
sobre qué sesgos tiene la IA,
sobre qué sesgos algorítmicos puede tener.
Las herramientas no están diseñadas por detrás con los mismos modelos
y cada una de esas aplicaciones responde a una serie de necesidades.
Eso conocerlo por parte de los profesionales es interesante.
Ya hay marcos de referencia, o sea,
no podemos ir a la UNESCO donde se establecen
unos marcos de uso responsable, crítico y ético de esta tecnología.
Y entonces, más que enseñar sobre las herramientas,
vamos a decir que vamos a enseñar sobre qué competencias
queremos desarrollar.
Esas deberían ser las preguntas o nuestros ejes centrales.
Y desde el enfoque que realizo,
que hemos realizado nosotros con otros compañeros,
pues lo que buscamos es poner en el centro del eje
el pensamiento crítico.
Es decir, no competir en estos cursos de ProNenergy,
sino formar a profesionales que usen
y juzguen críticamente la inteligencia artificial.
¿Y por qué es importante este pensamiento crítico?
Porque en un contexto de sobrecarga de información,
de automatización de procesos por la IA,
el pensamiento crítico es lo que les va a permitir filtrar
y priorizar información, detectar sesgos
y tomar las decisiones fundamentadas.
Pues todos sabemos que cuando alguien tiene pensamiento crítico,
formula preguntas con claridad y con precisión,
evalúa la relevancia de las informaciones,
concluye qué soluciones puede haber y, en general,
pues piensa con una mente abierta y comunica mejor, ¿no?
Para ello hemos realizado una, os voy a presentar aquí
los resultados de una investigación cualitativa, que es una entrevista
a diferentes expertos, que ha sido publicado
en la revista iberoamericana de educación a distancia,
que se titula
Inteligencia Artificial Generativa y Pensamiento Crítico en Educación.
Vamos a coger estos dos vectores,
inteligencia artificial y esa competencia
que queremos desarrollar, visto ese punto de partida
o ese contexto en el cual hemos explicado,
Y a partir de ahí os voy a explicar un poco el diseño metodológico.
Es un estudio cualitativo exploratorio,
una entrevista semiestructurada a diferentes participantes
o expertos en educación a distancia, principalmente a distancia.
Son 11 horas de entrevistas,
todas en el marco europeo de educación superior.
Y es un modelo de pensamiento de reflexión sistémica
en el que se preguntan sobre varias cuestiones
que vamos a hablar ahora.
Barreras, consecuencias, aceleradores.
En cuanto al diseño metodológico, no me quiero detener mucho.
Si a alguien le interesa una parte del análisis semántico-lingüístico,
pues podremos explicar cómo se hace la agrupación en clusters temáticos
mediante concurrencias.
Pero lo que me interesa aquí es el análisis de contenido,
es decir, interpretar ese análisis de discurso que han hecho
los diferentes expertos.
¿Cómo hemos hecho esto?
Pues grabamos las entrevistas,
después extraemos las ideas fuerzas mediante modelos de GPT-4,
las codificamos en cada una de esas cinco dimensiones
que he hablado antes, barreras y demás,
y a partir de ahí identificamos consensos y disensos
con un índice kappa.
Y después redactamos esa síntesis de ideas y establecemos
perfiles argumentativos entre los entrevistados
para finalmente hacer una propuesta de unos vectores
o unas líneas de actuación.
Entonces, lo que vamos a hacer en las próximas diapositivas
es explorar un poco estos consensos, que como he dicho,
son cinco dimensiones.
Hablaremos de las barreras, que son qué obstáculos al pensamiento crítico
hay hoy en entornos que están mediados por IA,
Hablaremos de los aceleradores,
qué factores o decisiones pueden fomentarlo, de alternativas,
qué soluciones tecnológicas pueden hacer para integrarla ahí
en las actividades, de retos, desafíos sociales y éticos
y de consecuencias,
es decir, impactos formativos a medio plazo.
En cuanto a los obstáculos que debemos superar,
pues el primero de ellos es la formación docente,
que es insuficiente.
A nosotros nos falta tiempo para aprender,
no solo para aprender de nuevas aplicaciones,
sino también de cómo diseñar estrategias pedagógicas
que traten de fomentar el pensamiento crítico en los docentes.
Al alumnado,
pues tiene un uso crítico de estas herramientas,
porque muchos estudiantes ven la IA
como un sustituto para corregir, para hacer determinadas cosas,
pero no como un conversador con el que pueden pensar mejor.
Siempre va a haber un desfase institucional,
es decir, las universidades van más lentas que la tecnología.
Y por lo tanto, pues faltan políticas claras y criterios
compartidos.
Lo que no puede hacer cada asignatura,
pues lo que le venga bien, una posición
ante una serie de herramientas de inteligencia artificial.
Y luego hay una resistencia al cambio.
Hemos visto que aquí casi todos son tecno-optimistas,
pero hay tecno-pesimistas que podrían tener una respuesta defensiva,
más de prohibir o de cazar a la IA en determinados entornos.
Y lo que estamos buscando aquí con este enfoque
es generar un valor añadido con su uso
para que el estudiante razone más.
¿Qué aceleradores o qué palancas hay para este cambio?
Pues tiene que ver con formar a los docentes que hemos dicho
que es necesario, es decir, que vaya más allá de esa formación
de aprender a usar herramientas, sino posible curso
de alfabetización sobre sesgos, sobre cómo podemos hacerlo,
sobre cómo podemos diseñar estas herramientas.
Hay que decir que el UED hace formación muy buena.
Por eso no me he centrado tanto hoy en talleres,
porque cualquiera puede hacer cualquier curso del UED
y aprender mucho más de lo que yo pueda decir hoy aquí.
Pero sí tenemos también que enfocarnos en rediseñar
las evaluaciones.
Es decir, no centrarnos solo en ese producto final,
sino también en mirar ese proceso,
en cómo se analiza esa información, en qué PROM se están utilizando,
en qué información se le está dando a las diferentes máquinas, etcétera.
Y esto nos lleva también a una autoevaluación más reflexiva,
es decir, que tratemos de fomentar la metacognición en los estudiantes,
que piensen sobre cómo formulan su propio pensamiento,
es decir, que analicen su propio desempeño,
lo compare con la IA,
incluso lo compare con otros pares para tener un criterio propio
a la hora de interactuar con la misma.
Y luego la supervisión consciente del profesorado,
que nosotros tenemos que hacer un acompañamiento ético y crítico
que ponga mucho énfasis en el razonamiento individual
o personal.
Las alternativas que proponen estos expertos,
porque estos son consensos a los que han llegado,
pues uno de ellos es experimentación controlada.
Es decir, hacer chatbots en el propio campus,
donde docentes y estudiantes puedan explorar qué puede
y qué no puede hacerla.
Ya estaríamos diciendo que nosotros damos el material
directamente a un chatbot, uno específico nosotros leotemos,
y a partir de ahí vamos generando una serie de actividades.
Nosotros estamos marcando un poco sobre qué qué cuadros
o qué marcos se tiene que realizar esa determinada evaluación.
Lo que pasa es que eso genera muchos sesgos porque esos modelos
que pueden ir detrás no son como modelos
de echar GPT donde al tener abierta más información no están capados.
Luego, marcos de compresión,
es decir, frameworks educativos que expliquen estos sesgos algorítmicos,
pues lo necesitamos todo, una transparencia de los modelos
que hay por detrás, la ética digital
que existe para garantizar un acceso equitativo
que hablaremos ahora en las cuestiones de los retos.
¿Qué retos tendríamos?
Pues hablaríamos de lo que es alfabetización digital temprana.
Es decir, incorporar sistemáticamente competencias digitales
críticas desde etapas educativas iniciales.
O sea, cuando vengan a la universidad,
pues tienen que tener un uso ético y crítico
sobre cómo están utilizando estas herramientas,
competencias tecnológicas y digitales.
O incluso plantear si esto debe ser transversal
e iniciar con un curso cero en la universidad.
Si hablásemos de otro reto,
como puede ser la equidad en el acceso,
no sé qué pensáis de garantizar que las oportunidades tecnológicas
dependan de un contexto socioeconómico,
dependan de tener acceso a aplicaciones de pago,
dependan de que se haya hecho una formación específica
en una aplicación.
Bueno, esto puede amplificar un poco las brechas.
Y de superar esta dependencia acrítica.
Es decir, supone que es necesario cultivar una autonomía intelectual
frente a esa tentación de delegar el pensamiento en un algoritmo.
Esto, para nuestra parte,
genera una redefinición de nuestro papel docente.
Porque.
El docente ya no solo debe explicar contenidos,
sino debe diseñar y facilitar experiencias de aprendizaje
y es muy importante el acompañamiento personalizado.
Cuando hablamos de qué profesiones pueden
ser sustituidas a través de la inteligencia artificial,
hay mucha gente que dice, no, pero los profesores.
No, porque siempre tendrá ese acompañamiento.
Tendrá ese acompañamiento si empezamos a dar.
Y hacernos más difíciles de sustituir.
Esto generaría unas consecuencias formativas,
es decir, escenarios de futuro.
Imaginemos que a nuestros egresados les estamos dando
pensamiento crítico.
Pues entonces haremos una prevención del pensamiento homogéneo,
porque si nos limitamos a reproducir lo que dice el modelo,
vamos a correr el riesgo de reducir la diversidad de enfoques
que podamos hacer y de fomentar pensamientos
más homogéneos.
Tendríamos que transformar las evaluaciones
porque deberíamos preguntarnos o replantearnos qué, cómo y por qué
evaluamos en entornos de inteligencia artificial.
Y luego generar
que nuestros egresados tengan una adaptabilidad profesional,
porque en entornos buca, en entornos que se transforman
y cambian muy rápido laborales,
es necesario que tengan competencias transversales
para poder adaptarse a estos cambios.
Y, esto es lo que hemos comentado en los retos,
si no actuamos con una intención ética y clara
y con políticas inclusivas, pues quizás la IA
lo que puede hacer es aumentar las brechas
entre lo que hemos hablado anteriormente por cuestiones
de estas competencias digitales o el acceso a ellas.
En función a esto, generamos unas líneas de acción concreta,
obviamente aquí hay muchos stakeholders,
podríamos estar hablando de las instituciones universitarias,
podríamos estar hablando de los policy makers,
de los estudiantes y de los profesores,
pero aquí nos vamos a centrar en dar alguna serie de propuestas
o de vectores sobre los que trabajar.
No son fases secuenciales,
sino que pueden interaccionarse unos con otros,
pero sí que es necesario un marco institucional étrico,
es decir, directrices claras de uso.
Una formación especializada
y una supervisión activa de estos marcos,
es decir, tienen que ser dinámicos, porque como hemos dicho,
la tecnología avanza muy rápido, estándares de pensamiento crítico,
que los tengo al final como un anexo,
y garantía de esta parte de equidad tecnológica.
Si nos vamos a alfabetización del alumnado,
deberíamos decir que hay un uso ético e informado,
un desarrollo de esta autorregulación que hemos dicho,
aprendizaje autorregulado,
de que piensen, reflexionen, que evalúen,
y unas competencias de validación crítica sobre esa información
que sale.
En la parte docente
hablaríamos de la necesidad de una formación continua,
de mentoría entre pares incluso, y de actualización metodológica,
y en cuanto a la evaluación de currículum,
pues lo que hemos mencionado,
atención al recorrido de aprendizaje,
pensamiento crítico transversal como una competencia clave,
y rúbricas de analíticas del proceso,
evidentemente en un contexto de coordinación institucional.
Vale, soltada toda esta chapa de la investigación,
ahora vamos a la parte más de la prueba de evaluación continua
que hemos realizado.
Bueno, si pensamos nosotros en los ensayos,
pensábamos que antes en educación a distancia
podíamos establecer un ensayo en una asignatura de máster
y pensábamos que en el proceso había una construcción personal
de ese conocimiento y un esfuerzo reflexivo
que generaba una conclusión en un ensayo que era un producto
de ese pensamiento, ¿no?
El valor pedagógico era un poco
este pensamiento o competencia discursiva
que se demostraba en el ensayo
y entonces decíamos que el rol del estudiante
era un protagonismo activo.
Ahora con la inteligencia artificial,
si le pedimos un ensayo, puede ser una generación automática del texto,
puede haber una baja implicación cognitiva
y el ensayo es simplemente un producto del PROM.
Entonces, esto tiene un riesgo de contenido superficial,
poco personalizado y de un uso pasivo de la inteligencia artificial.
Claro, como nosotros no podemos poner puertas al campo
y no podemos ser polizones en los cuales estemos evaluando
si han utilizado o no han utilizado IA,
y aparte las aplicaciones que hay sobre esto tienen sus fallos
y luego los comités de ética
no se responsabilizan tampoco de las mismas,
pues evidentemente tenemos que cambiar.
¿Qué cambios ha habido en las interacciones
y en el engagement?
Antes podríamos decir que los foros virtuales
eran el centro de acompañamiento.
Los estudiantes formulaban dudas allí,
compartían reflexiones, discusiones,
y el docente guiaba un poco esas dinámicas colaborativas.
Y hoy los foros.
Pues cada vez vemos una menor participación.
Hay plataformas externas, WhatsApp, Telegram,
respuestas inmediatas con IA,
en chat GPT, en Perplexity.
¿Y esto qué puede ser?
Pues puede ser que haya un engagement más débil,
un aislamiento un poco del estudiante,
una menor percepción de pertenencia institucional.
Cuando vienen estudiantes de microgrados
y observan que no hay movimiento en un foro,
dicen, no, es que los que vienen de grados
ya previamente se han hecho sus determinados grupos de Telegram
y ahí dicen,
pero ¿qué pertenencia hay aquí a una universidad?
Y esto genera una serie de problemas,
porque cuando hay menos engagement puede haber un mayor riesgo
de abandono.
¿Qué hicimos nosotros como intervención pedagógica?
Pues formulamos un APEC, en el cual sí que le pedíamos
una redacción de un ensayo académico,
pero le decíamos, usted puede utilizar la inteligencia artificial.
Pero llegábamos a visualizar un vídeo con un uso educativo
de la IA sobre claves
como diseñar prompts, Lo hicimos además con un avatar aquí
que lo podemos ver a través de Heijeng,
que lo hizo directamente por nosotros,
y le pedíamos un trabajo estructurado en cuatro fases,
donde hacía una lectura crítica de la primera respuesta
que le estaba dando la IA,
una verificación de fuentes académicas,
es decir, le volvía a repreguntar esta respuesta
cómo me la ha regenerado, ahora dándola con estas fuentes,
en este caso
lo que le estábamos pidiendo en el ensayo
tenía que ver mucho con los aranceles que había interpuesto
la Unión Europea a China en vehículos eléctricos
y su relación con los ritmos de la transición.
Ver qué posibles relaciones existían.
Y claro, los cambios fueron brutales en función
de cuando le fueron preguntando, oye, ahora házmelo
con fuentes académicas, ahora méteme estas nuevas referencias
que me están comentando, ¿por qué me has hecho esto?
Sintetízamelo.
Y ellos mismos tenían que reformular esos PRON
y hacer una evaluación de ese proceso,
de qué respuestas le había dado la IA y cómo lo habían hecho.
Y luego hacer un informe final
o responder a una serie de cuestiones.
Sobre esto, los hemos bajado en un estudio
que tiene que ver con hipótesis planteada,
que planteamos hipótesis en las cuales es si este uso
guiado de inteligencia artificial mejora el engagement.
Hay diferentes formas, obviamente, de medir el engagement,
pero aquí lo que pasa es que hicimos un estudio cuasi experimental
donde teníamos un grupo cero y un grupo de control
y al grupo de cero no le planteábamos el vídeo
y al otro grupo sí le planteábamos el vídeo
y en función de eso queríamos ver diferencias.
Si mejora el rendimiento académico y el aprendizaje.
Es verdad que hemos tenido unos altos niveles de satisfacción
con las pruebas que hemos realizado en esas asignaturas
y con grandes tasas de evaluación.
Pero todavía no hemos empezado a analizar los datos.
Y les presentábamos un cuestionario donde le hacíamos
una serie de preguntas en que esto tiene que ver más
con la autopercepción del aprendizaje,
porque era un autoinforme.
Ellos mismos les decíamos en qué medida la PED
ha contribuido a los resultados de aprendizaje,
de 0 a 10.
En qué medida la metodología de esta evaluación
le lleva a aplicar estos contextos a situaciones prácticas.
¿Mejora su autorregulación, su reflexión
sobre el proceso de aprendizaje al estar preguntando sobre lo mismo?
¿Aumenta su creatividad?
Bueno, pues esta es una serie de preguntas que le realizamos,
que como digo,
todavía no hemos tratado esos resultados.
Y sobre esto, luego le preguntamos sobre fiabilidad que tenían
sobre la inteligencia artificial.
Es decir, ¿cree que la inteligencia artificial
va a mejorar el proceso de aprendizaje?
Cuando usted tiene una duda sobre el contenido
de la asignatura que utiliza, utiliza WhatsApp para resolverla,
utiliza HGPT o pregunta directamente en el foro.
Y luego le preguntamos también
sobre si creen que reemplazará completamente su trabajo
o podría afectar negativamente a su empleabilidad el uso
de la inteligencia artificial.
Y además le hicimos que pusiesen un mayor énfasis
sobre en qué queremos que realicemos formación.
Si quieren que realicemos formación en desarrollo de pensamiento crítico
y una actuación crítica ante la IA,
si prefieren que les enseñemos sobre los límites y los sesgos
o simplemente aplicar herramientas de IA en contextos profesionales,
y ellos pues tenían que ordenarlas en función
de qué preferencias tenían sobre esa formación que hemos dicho
antes de enseñar sobre IA o enseñar de IA.
Bueno, con todo esto,
lo único que tratamos es de generar un espacio de debate
para que repensemos todos y vemos que la integración
de la inteligencia artificial,
pues evidentemente depende de una acción colectiva,
de los stakeholders que hemos dicho antes,
pero que es necesaria una visión ética y un compromiso institucional
y que la pregunta aquí no es tanto cómo vamos a usar la IA,
sino qué tipo de universidad queremos construir ante estos contextos.
Y aquí sí que me gustaría terminar con una frase que dice,
enseñar no es transferir conocimiento,
sino crear las posibilidades para su producción o construcción.
Y ahora, de forma rápida, si me dejas dos minutitos,
porque sé que me alargo mucho.
Quería hablar de qué puede hacer la IA por nosotros para los docentes
más a taller práctico.
Evidentemente, como os he dicho,
cualquier curso del IUD os enseña mucho mejor
de lo que yo pueda decir aquí.
Pero evidentemente la inteligencia artificial, ¿qué puede hacer
por nosotros para diseñar y para hacer más eficiente
la docencia?
Uno es automatizar las tareas administrativas.
Tenemos mucha tarea administrativa
y esto sí que lo podemos hacer mediante determinados chatbots,
los podemos enseñar y facilitar.
No vamos a hablar aquí de monotorizar asistencia
y detectar usos fraudulentos,
pero sí que es verdad que si tuviésemos ese paradigma,
que ya lo tienen otras universidades,
sobre inteligencia artificial dirige,
pues puede sugerir lecturas, diseñar ejercicios,
que bueno, es una cuestión que ahora dirá el coordinador de grado
que todo eso no se puede hacer, pero bueno,
lo que sí que podemos hacer es resumir contenidos.
Resumir contenidos sí que es muy importante.
A día de hoy, No sé cuántos millones de vídeos
se ven a lo largo del año,
pero la gente tiene la necesidad de verlo todo encapsulado
en píldoras formativas
y muchas veces tenemos contenidos que podemos resumir
y sintetizar mejor.
Hemos perdido mucho tiempo generando test de evaluación,
que ahora mismo hay muchas aplicaciones
que nos pueden ayudar a hacer diferentes test.
Eso no quiere decir que luego el docente no tenga que supervisar
o revisar esos test, pero sí que es importante.
Y luego lo que hacen ya otras universidades es establecer
rúbricas con retroalimentación.
Es decir, el propio profesor
establece una rúbrica y no pierde tiempo en la corrección,
porque la inteligencia artificial es la que corrige basándose
en las rúbricas que previamente ha hecho el profesor.
Otra de las cosas que podría ser para este engagement
que hemos dicho antes, pues participación activa,
el active learning, es decir,
generar preguntas en los foros.
Eso nos podemos ayudar muy rápidamente
de la inteligencia artificial para poder hacerlo.
Y luego lo que se denomina analíticas de aprendizaje o learning analytics,
que es el seguimiento personalizado y estas rutas de aprendizaje.
Esto no tanto a nivel nuestro, pero a nivel institucional,
obviamente, si podemos tener unas.
Unas rutas de aprendizaje,
qué conceptos son los que más les gustan a los estudiantes,
en función de este estudiante,
luego si está interesado a lo mejor en un programa de máster,
porque le ha gustado mucho esta asignatura,
o si por otro lado tiene que tener una formación específica
e irse para allá.
A estos estudiantes,
los cuales les cuesta mucho una serie de conceptos claves,
cómo se le puede tratar de animar para bajar tasas de abandono,
pues bueno, esto ya sería
desde un punto de vista institucional si se quisiese realizar.
Y en cuanto a las aplicaciones,
pues sabemos que tenemos de texto a texto,
es decir, para hacer chatbots,
prompts que generan explicaciones o desarrollos,
que esto yo lo utilizo para temas que tienen que ver con divulgación.
Si tú haces un paper
y luego simplemente con un prompt sencillo haces
un chatbot que se puede directamente conversar con el propio paper.
Entonces, si a un estudiante se le quiere hacer ver de,
oye, mira, hemos hecho este determinado chatbot,
pues puedes estar simplemente charlando con él
y si éticamente pudieses, esto hablará ahora Juan Diego,
estas referencias se pudiesen incluso compartir,
podrías estar chateando incluso con las referencias que tuviesen
acceso libre.
Copilot, que se lo dejaré luego a la parte de computacional.
Y luego texto o imagen,
que evidentemente podemos hacer imágenes con IntelliJ,
con Mint Journal, con muchas preparativas.
Aquí os dejo algunas de texto a preguntas que tenéis aquí,
que le podéis decir.
Define un número de preguntas, respuestas de ítem,
que estas pueden venir muy bien.
Para, uno se mete en los cursos virtuales anteriores,
descarga todas las dudas que se han tenido en los foros y a través
detecta que, digámoslo así, que partes del temario,
que conceptos son los que generan más dudas y en función de eso,
pues permite una serie de autoevaluación de respuestas
que son las que pueden hacer o apoyar a ello.
Luego, texto con vídeo,
que pues está Heye no está cualquiera de otras,
aquí lo que haríamos es un.
El texto con vídeo, o bien utilizas un avatar,
o bien utilizas directamente aplicaciones como Notebook,
que lo que tendrías que hacer es meterte en ChatGPT,
hablar primero con él sobre esa planificación
y conceptualización de lo que quieres,
y una vez lo tienes, darle a mi ChatGPT, que son arriba,
y elegir alguno.
Por ejemplo, ahí están los de.
Yo, por ejemplo, aquí he utilizado Gamma para hacer esta diapositiva.
Pues lo que hago es.
Le doy toda la información que yo quiero hablar en el seminario
y le digo, pásamelo a formato diapositiva.
Y entonces me genera el texto de las diapositivas sintetizado.
Con ese texto de las diapositivas yo me voy directamente a Gamma,
que es esta, que es una aplicación gratuita,
pulso y me salen todas estas fotos que hemos visto antes
para poder hacerlo directamente aquí.
Evidentemente luego hay que editarlas hay que trabajarlas
la inteligencia artificial no es menos trabajo porque luego hay
que estar supervisando todo el trabajo que hay
pero eso es hacer un trabajo mejor y luego con vídeos
pues sería simplemente hacer lo mismo ese guión.
Enviarlo, si quieres algún tipo de foto y tal,
a bajarte el de imagen,
como puede ser el Dalí o el Leonardo Gia,
y a partir de ahí mandarlo a Notebook
y se genera un determinado contenido visual.
Y nada, pues con todo esto, muchas gracias por vuestra atención,
agradeceros vuestra presencia y doy paso a mi compañero
Juan Diego.
Si tenéis luego alguna duda, pues luego hablamos.
Gracias.
Gracias, César,
por la densa presentación que has hecho, interesantísima,
lo cual demuestra también el trabajo que hay detrás
y sobre todo el interés por utilizar este tipo de cosas,
porque la tendencia humana es ir a relajarse
y a usarlo más inmediato.
Y esto exige preparación, conocimiento, innovación.
La parte de innovación docente que hay detrás de todo esto está clara.
Y además es fruto, en parte,
de la colaboración con profesores de otras universidades,
en el caso de la Universidad Politécnica de Valencia,
que tuvimos la suerte de contar con Fernando,
que estuvo aquí de estancia.
Entonces, animo a los compañeros que si tenéis oportunidad
de hacer algún tipo de estancia
o que venga otro compañero de otra universidad a hacerla aquí,
pues luego se genera este tipo de productos que yo creo
que son útiles para todos.